gltf模型与Python数据对接

pip install numpy pygltflib

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import numpy as np
from pygltflib import GLTF2

# 将gltf文件加载到GLTF2对象中
gltf = GLTF2().load('model.gltf')

# 获取顶点数据
mesh = gltf.meshes[0]  # 获取第一个模型
positions = gltf.accessors[mesh.primitives[0].attributes.POSITION]
buffer_view = gltf.bufferViews[positions.bufferView]
buffer = gltf.buffers[buffer_view.buffer]

# 读取顶点数据
vertex_data = np.frombuffer(buffer.uri, dtype=np.float32)
print(vertex_data)  # 打印顶点数据

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import matplotlib.pyplot as plt

# 提取x, y, z坐标
x, y, z = vertex_data[::3], vertex_data[1::3], vertex_data[2::3]

# 创建一个3D散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)

# 设置标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()  # 显示图形

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# 假设要将处理后的数据输出到文件
output_data = np.column_stack((x, y, z))  # 将x, y, z坐标合并

# 保存结果到CSV文件
np.savetxt('output_data.csv', output_data, delimiter=',', header='X,Y,Z', comments='')
print("数据已保存至 output_data.csv")

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# 统计顶点数据
unique, counts = np.unique(vertex_data, return_counts=True)
data_summary = dict(zip(unique, counts))

# 绘制饼状图
plt.figure()
plt.pie(data_summary.values(), labels=data_summary.keys(), autopct='%1.1f%%')
plt.title('Vertex Data Distribution')
plt.show()

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